## KLASIFIKASI PENYAKIT HATI MENGGUNAKAN RANDOM FOREST DAN KNN
Ketut Widya Kayohana Ilmu Komputer, Universitas Bumigora
Jl. Ismail Marzuki No.22, Cilinaya, Kec. Cakranegara, Kota Mataram, Nusa Tenggara Bar. 83127 ketut.widya@universitasbumigora.ac.id

## ABSTRAK
Penderita liver (hati) meningkat dari tahun ke tahun. Hal ini dikarenakan oleh gaya hidup yang tidak sehat misalnya pengkonsumsian alkohol, serta karena keterlambatan diagnosa penyakit. Penyakit hati merupakan salah satu  penyakit  yang  menjadi  masalah  nasional  di  semua  negara,  baik  di  negara-negara  berkembang  seperti Indonesia maupun di negara - negara maju. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang diambil melalui internet. 15 variabel diantaranya gender, age, education, currentSmoker, cigsPerDay, BPMeds, prevalentStroke, prevalentHyp, diabetes, totChol, sysBP, diaBP, BMI, heartrate, glucose dan 1 ‘class’ dengan label  Heart_stroke.  metode  logistic  regression,    K-Nearest  Neighbors  (KNN),  Random  Forest,  dan  Stochastic Gradient Descent (SGD) memiliki nilai akurasi sebesar 68%, 82%, 90% dan 48%. Dari perbandingan hasil tingkat akurasi  metode  yang  digunakan,  metode  dengan  tingkat  akurasi  terbesar  didapatkan  oleh  Random  Forest  dan tingkat akurasi terkecil adalah Stochastic Gradient Desce
Kata Kunci : Random Forest, Klasifikasi Penyakit Hati, KNN

## 1. PENDAHULUAN
Penderita  liver  (hati)  meningkat  dari  tahun  ke tahun. Hal ini dikarenakan oleh gaya hidup yang tidak sehat misalnya pengkonsumsian alkohol, serta karena keterlambatan  diagnosa  penyakit.  Penyakit  hati merupakan salah satu penyakit yang menjadi masalah nasional  di  semua  negara,  baik  di  negara-negara berkembang  seperti  Indonesia  maupun  di  negara  - negara  maju.  Penyakit  ini  dapat  terjadi  pada  semua golongan umur, mulai dari anak-anak, remaja, dewasa sampai orang tua [1].
Beberapa  penyakit  yang  menyerang  hati  salah satunya  adalah  Hepatitis.  Menurut  data  WHO  virus Hepatitis  B  menyerang  350  juta  orang  di  dunia terutama Asia Tenggara dan Afrika yang menyebabkan  kematian  sebanyak  1,2  juta  pertahun [2].  Ada  beberapa  faktor  yang  dapat  mengakibatkan penyakit  hati  ini  yang  terus  meningkat.  Diantaranya infeksi  atau  peradangan  pada  jaringan  hati,  obesitas, dan  kelainan  sistem  kekebalan  tubuh.  Untuk mendiagnosa penyakit hati perlu dilakukan tes darah. Berdasarkan  hasil  tes  darah  tersebut  dapat  diketahui seorang pasien  menderita penyakit hati atau tidak[3]. Adapun  jenis-jenis  penyakit  hati  yang  umum  antara lain  yaitu  sirosis,  kanker  hati  atau  hepatoma,  abses hati, kolesistitis dan perlemakan hati non alkoholik[4].
Salah  satu  cara  untuk  mendeteksi  penyakit  hati adalah dengan melakukan klasifikasi. Oleh karena itu, penelitian  ini  dilakukan  untuk  membantu  dalam menyelesaikan  masalah  tertentu  dengan  machine learning  yang  dapat  berfungsi  untuk  klasifikasi penyakit  hati.  Dimana  pada  penelitian  ini  diperlukan suatu  metode  yang  dapat  mengolah  data.  Salah  satu metodenya  yaitu  menggunakan  teknik  dari  machine learning.
Rendon  forest  didasarkan pada teknologi pohon keputusan,  yang  memungkinkan  hutan  tersebut mengatasi masalah nonlinier. Metode ini
menggabungkan  pohon.  Untuk  mengidentifikasi variabel penjelas yang berkaitan dengan suatu variabel respon,  random  forest  membuat  ukuran  pentingnya variabel  penjelas  (variable  important).  Dalam  bidang biostatistika, hal ini berlaku pada masalah seleksi gen pada data microarray [5].
Metode K-Nearest Neighbor (KNN)  merupakan metode  untuk  mengklasifikasikan  objek  berdasarkan nilai (K) objek terdekat. Selain itu juga menggunakan ekstraksi  ciri  HSV  (hue,  saturation,  dan  lightness) untuk  mengekstrak  warna  guna  membantu  proses pengklasifikasian tingkat kematangan buah belimbing. fungsionalitas warna digunakan untuk menyederhanakan pemrosesan gambar[6].
Penggunaan  metode  K-NN  adalah  metode melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan objek tersebut. Dimana terdapat 3 variabel yang akan diolah yaitu  variable  age  (umur),  education (pendidikan), glucose (gula), (Tenyearchd).

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Kesehatan  merupakan  salah  satu  hal  terpenting dalam  hidup  manusia,  hal  ini  menjadi  dasar bahwasanya  banyak  ditemukannya  temuan-  temuan ilmiah baik berupa temua obat-obatan, alat kesehatan atau  penemuan-penemuan  baru  di  bidang  kesehatan. Sejak dahulu banyak sekali penyakitpenyakit bermunculan  entah  itu  datangnya  dari  virus,  bakteri, parasite, sel kanker dan lain-lain. Salah satunya adalah organ tubuh hati[7].
Sistem  Pakar  adalah  suatu  program  komputer yang mensimulasikan  penilaian  dan  perilaku manusia atau    organisasi    yang    memiliki  pengetahuan  dan pengalaman  ahli  dalam    bidang    tertentu.  Biasanya sistem itu mengandung basis pengetahuan, akumulasi pengalaman  dan  perangkat  aturan  untuk  menerapkan kodisi  setiap  suatu  situasi  tertentu  yang      dijelaskan
dalam  suatu  program[8].  Untuk  memudahkan pendeteksian penyakit liver maka diperlukan alat atau mesin  yang  dapat  mendeteksi  penyakit  liver  secara lebih efisien dengan  mengklasifikasikan  pasien yang menderita  penyakit  liver  dan  yang  tidak  menderita penyakit  liver.  Salah  satu  metode  yang  mungkin adalah penggunaan pembelajaran mesin[9]. Pembelajaran  mesin  (machine  learning)  merupakan salah  satu  bidang  ilmu  yang  merupakan  bagian  dari kecerdasan  buatan  (artificial  intelligence),  dan merupakan  suatu  sistem  yang  dapat  belajar  dan mengambil  keputusan  sendiri    tanpa  adanya pemrograman  berulang-ulang  oleh  manusia,  dan merupakan  suatu  sistem  yang  belajar  dari  data  yang dimiliki  oleh  komputer.  Hal  ini  memungkinkan komputer menjadi cerdas[10].
KNN adalah pendekatan yang mudah diterapkan dan  merupakan  metode  lama  yang  biasa  digunakan dalam klasifikasi. knn memiliki tingkat efisiensi yang tinggi  dan    dapat  memberikan  tingkat  akurasi klasifikasi yang tinggi dalam beberapa kasus. Metode K-NN memiliki keunggulan unik dalam memprediksi data  yang  diperoleh  dari  prediksi    penyakit  liver  di Indonesia[11].

## 3. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah data  sekunder  yang  diambil  melalui  internet.  Untuk menyelesaikan penelitian ini, diagram aliran penelitian yang  digunakan  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Pada tahapan  pertama  melakukan  pengumpulan  data penyakit hati, tahapan kedua melakukan preprocessing,  tahapan  ketiga  yaitu  data  imbalance, tahap  keempat  melakukan  modeling,  dan  tahap terakhir adalah evaluasi.

## 3.1. Preprocessing
Pada proses preprocessing merupakan tahap awal untuk  melakukan  suatu  pengujian  model  algoritma. Dataset  yang  digunakan  akan  diolah  menjadi  data bersih  yang  siap  untuk  diuji.  Preprocessing  ini bertujuan untuk menghilangkan noise dan menyamakan bentuk data agar sesuai dan dapat diuji dengan model algoritma yang akan digunakan. Proses preprocessing  ini  mencakup  dua  tahapan  yaitu cleaning data dan transform data. Proses cleaning data dilakukan  dengan  menghilangkan  noise,  membuang duplikasi  data,  memeriksa  data  yang  tidak  konsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data. transform data merupakan  langkah  terakhir  preprocessing  pada penelitian ini yang bertujuan untuk perubahan struktur fitur data yang digunakan agar menyesuaikan dengan kebutuhan model algoritma[12].

## 3.2. Data Imbalance
Data  imbalance  atau  data  tidak  seimbang merupakan  suatu  keadaan  data  dimana  datanya mengalami  ketidak  seimbangan  dalam  klasifikasi pembelajaran  mesin  yang  terdapat  rasio  tidak proporsional disetiap kelas. Biasanya kelompok kelas
data  yang  memiliki  jumlah  data  lebih  sedikit  dikenal dengan  kelompok  minoritas  (minority),  sedangkan kelompok  kelas  data  yang  jumlah  data  yang  banyak dikenal dengan istilah mayoritas (mayority).
Pada  penelitian  ini  jumlah  data  yang  mengidap penyakit  liver  atau  hati  memiliki  jumlah  data  yang berbeda  dengan  jumlah  data  yang  tidak  mengalami penyakit  hati.  Oleh  karena  itu,  jumlah  data  tersebut akan dilakukan class imbalance dengan menggunakan SMOTE.

## 3.3. Modeling
Modeling  merupakan  proses  untuk  membangun model prediktif atau deskriptif berdasarkan data yang dimiliki. Pada modeling  ini dapat menerapkan teknik dan  algoritma  yang  tepat  untuk  mencari  pola tersembunyi  pada  dataset[13].    Tujuan  dari  proses modeling  ini  yaitu  menghasilkan  model  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  hasil  masa  depan, mengidentifikasi tren, atau memberikan wawasan baru tentang  data  yang  ada.  Model-model  ini  dapat digunakan  untuk  mengambil  keputusan  yang  lebih baik,  memahami  perilaku  konsumen,  mendeteksi anomali,  dan  mengoptimalkan  proses  bisnis. Berikut model yang digunakan pada penelitian ini:

## 3.4. Regresi Logistik
Regresi  logistik  biner  merupakan  salah  satu teknik  analisis  statistika  dengan  satu  atau  lebih variabel  bebas  dan  satu  variabel  respon.  Variabel bebas  dapat  berupa  data  kategorik  maupun  kontinu, sedangkan  untuk  variabel  respon  harus  berskala kategorik  [1].  Kemudian  menggunakan  hubungan  ini untuk memprediksi nilai dari salah satu faktor tersebut berdasarkan  faktor  yang  lain.  Prediksi  biasanya memiliki  jumlah  hasil  yang  terbatas,  seperti  ya  atau tidak serta memiliki nilai 1 dan 0.

## 3.5. KNN (K-Nearest Neighbor)
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  merupakan metode klasifikasi terhadap sekumpulan data berdasarkan pembelajaran data yang sudah terklasifikasikan sebelumnya[13]. Prinsip kerja algoritma  dari  KNN  yaitu  menentukan  dan  mencari jarak terdekat dengan nilai k neighbor terdekat dalam data training dengan data yang akan diuji. Nilai k yang terbaik  untuk  algoritma  ini  tergantung  berdasarkan nilai sebuah data, dimana biasanya nilai k yang tinggi mengurangi  efek  kesalahan  atau  noise  pada  proses klasifikasi, akan tetapi membuat sebuah batasan antar klasifikasi  menjadi  tidak  maksimal  [4].  Hitung  jarak dari data untuk dibandingkan dengan dataset training, dapat dihitung dengan persamaan jarak Euclidean
𝑑𝑖𝑠𝑡 (𝑝, 𝑞) = √∑ 𝑛(𝑝𝑖 − 𝑞𝑖)²
𝑖−1 Ket: Dist (p,q) = jarak antara p dan 1 Pi = nilai ke-i pada data p Qi = nilai ke-i pada data q

## 3.6. Random Forest
Random  forest  adalah  algoritma  klasifikasi  dan regresi yang menjadi bagian dari kelompok ensemble learning. Metode random forest merupakan pengembangan  dari  decision  tree  dimana  setiap decision tree telah dilakukan proses pelatihan dengan menggunakan  sampel  individu[14].  Metode  ini menerapkan  metode  bootstrap  aggregating  (bagging) dan random feature selection[15].

## Gambar 2. Proses Prediksi Random Forest

## 3.7. Stochastic Gradient Descent (SGD)
Merupakan  metode optimasi sederhana berbasis statistik  yang  efisien  digunakan  mencari  nilai koefisien  untuk  meminimalkan  loss  (error)  function pada skala besar. Proses algoritma SGD adalah dengan menemukan nilai θ yang dapat meminimalkan fungsi J(θ).  Untuk  menentukan  nilai  awal  θ  digunakan algoritma pencarian, kemudian pada setiap iterasi nilai θ  agar  terus  diperbaharui  sampai  menemukan  titik minimum atau nilai J yang paling minimum.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Data
Pada penelitian ini dataset yang digunakan untuk melakukan  eksperimen  dalam  penelitian  yaitu menggunakan  dataset  penderita  penyakit  jantung. Pada dataset ini berjumlah 4238 data yang akan dibagi menjadi  2  bagian  yaitu  20%  untuk  data  uji  ( testing ) dan 80% digunakan untuk data latih ( training ). Berikut tampilan data di tunjukkan pada gambar 3
Gambar 3. Dataset Penyakit Jantung
Data  diatas  memiliki  sebanyak  15  variabel diantaranya  gender,  age,  education,  currentSmoker, cigsPerDay, BPMeds, prevalentStroke, prevalentHyp,
diabetes,  totChol,  sysBP,  diaBP,  BMI,  heartrate, glucose dan 1 ‘class’ dengan label Heart_stroke.
4.2. Pre-Processing

## 4.2.1. Data Duplikat
Data duplikat merujuk pada salinan atau replika yang  identik  dari  entri  data  tertentu  dalam  suatu kumpulan data. Dalam konteks ini, entri data mengacu pada baris atau rekaman individu dalam basis data atau tabel.  Ketika  ada  beberapa  entri  yang  memiliki  nilai yang  sama  untuk  setiap  kolom  yang  relevan,  entri tersebut  dianggap sebagai data duplikat. Pada dataset yang kami gunakan, terdapat  489 data duplikat. Data tersebut  tentu  akan  dihapus  untuk  menghasilkan dataset  yang  lebih  baik.  Setelah  data  duplikat dibersihkan,  didapatkan  data  yang  kami  miliki  yaitu sebanyak 3749 data.

## 4.2.2. Data Outlier
Data  outlier  merujuk  pada  observasi  yang signifikan  atau  tidak  biasa  yang  berbeda  secara signifikan dari pola umum atau tren dalam kumpulan data. Outlier dapat muncul sebagai nilai yang jauh di luar  rentang  normal  atau  sebagai  nilai  yang  sangat berbeda  dari  pola  data  yang  ada.  Outlier  sering  kali merupakan hasil dari kesalahan pengukuran, gangguan, atau peristiwa langka yang tidak mewakili keadaan  umum.  Berikut  tampilan  data  oulier  pada dataset kami ditunjukan pada gambar 4.
Gambar 4. Data Outlier
Setelah  melakukan perbaikan pada Data outlier, didapatkan hasil plot dataset kami sebagai berikut.
Gambar 5. Data No Outlier
4.2.3. Class Imbalance Data imbalance
mengacu pada
ketidakseimbangan  distribusi  kelas  dalam  kumpulan data.  Ini  terjadi  ketika  jumlah  sampel  dalam  setiap kelas  tidak  seimbang  atau  tidak  proporsional. Ketidakseimbangan data dapat menyebabkan masalah dalam  pemodelan  atau  analisis  data,  karena  model cenderung  menjadi  bias  terhadap  kelas  mayoritas. Berikut  tampilan  jumlah  dataset  kami  sebelum melalukan class imbalance pada gambar 6
Gambar 6. Class imbalance
Terdapat ketidak seimbangan pada dataset kami, dimana  sebanyak  2771  data  berlabel  normal  dan sebanyak 417 data berlabel penyakit hati. Hal ini tentu akan  membuat  model  menjadi  bias  karena  kelas mayoritas.  Solusi  dalam  menyelesaikan  masalah imbalance data sangat beragam. Salah satunya dengan cara  SMOTE  (Syntetic  Minority  Over-sampling Technique).
SMOTE  merupakan  teknik  untuk  mensintesis sampel baru dari kelas minoritas untuk menyeimbangkan  dataset  dengan  cara  membuat instance baru dari minority class dengan pembentukan convex  kombanasi  dari  instances  yang  saling berdekatan.  Dari  teknik-teknik  Data  Balancing  yang digunakan  serta  pada  literatur,  teknik  SMOTE merupakan  yang  paling  banyak  dipakai  dalam penanganan Imbalance. Pada literatur juga ditemukan bahwa  jumlah  dataset  mempengaruhi  performa  yang didapatkan dalam klasifikasi. Semakin banyak dataset yang dipakai semakin rendah performa klasifikasi.
Oleh  karena  itu,  teknik  untuk  penanganan imbalance  data  yang  akan  digunakan  pada  penelitian klasifikasi penyakit hati adalah oversampling SMOTE. Teknik ini digunakan karena dapat membuat dataset  menjadi  seimbang.  Terlihat  pada  gambar  7.
Jumlah  data  sebelum  melakukan  SMOTE  berbeda dengan  jumlah  data  setelah  melakukan  SMOTE. Selain itu juga pada gambar tersebut dapat dilihat hasil dari  distribusi  kelas  sesudah  melakukan  SMOTE sehingga datanya lebih seimbang.
Gambar 7. Class imbalance

## 4.3. Matrix Korelasi
Matriks  korelasi  adalah  alat  statistik  yang digunakan untuk mengukur hubungan antara dua atau lebih variabel dalam bentuk matriks. Ini menunjukkan tingkat korelasi antara setiap pasangan variabel dalam kumpulan  data.  Matriks  korelasi  berguna  dalam analisis multivariat untuk memahami hubungan antara variabel  dan  mengidentifikasi  pola  atau  tren  yang mungkin ada di antara mereka. Nilai korelasi berkisar antara  -1  hingga  1,  di  mana  nilai  1  menunjukkan korelasi  positif  sempurna,  -1  menunjukkan  korelasi negatif  sempurna,  dan  0  menunjukkan  tidak  adanya korelasi linier antara variabel. Berikut pada gambar 8 dan 9 ditampilkan hasil matrix korelasi.
Gambar 8. Matrix korelasi
Gambar 9. Matrix korelasi

## 4.4. Modelling
Sebelum melakukan pengimplementasia metode, jumlah dataset terbaru yaitu sebanyak 3749 data. Pada tahap ini data akan dibagi menjadi 2 bagian yaitu 20% untuk data uji ( testing ) dan 80% digunakan untuk data latih  ( training ).  Metode  yang  digunakan  adalah metode Logistik Regres, K-Nearest Neighbors (KNN), Random  Forest,  dan  Stochastic  Gradient  Descent (SGD).  Keempat  metode  tersebut  adalah  metode
pembelajaran  mesin  yang  termasuk  dalam  kategori supervised  learning.  Artinya,  mereka  menggunakan data  latihan  yang  berlabel  yang  memiliki  pasangan input dan output yang diketahui untuk melatih model.
Tujuan  utama  dari  keempat  metode  ini  adalah melakukan  prediksi  atau  estimasi  berdasarkan  data input  yang  diberikan.  Metode  ini  digunakan  untuk membangun model yang dapat memprediksi kelas atau nilai target untuk data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.  Selain  itu  Metode  ini  dapat  digunakan baik  untuk  masalah  klasifikasi  (ketika  output  adalah variabel diskrit) maupun regresi (ketika output adalah variabel  kontinu).  Meskipun  KNN  cenderung  lebih sering digunakan untuk klasifikasi, semua metode ini dapat diadaptasi untuk kedua tujuan tersebut. Berikut untuk  tampilan  hasil  tingkat  akurasi  dari  ke-empat metode tersebut.
Gambar 10. Modelling
Dari hasil pengujian, dengan dilakukan evaluasi baik  secara confusion  matrix maupun  nilai  akurasi terbukti  bahwa  pengujian  yang  dilakukan  dengan metode  logistic  regression,    K-Nearest  Neighbors (KNN),  Random  Forest,  dan  Stochastic  Gradient Descent  (SGD)  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  68%, 82%, 90% dan 48%. Dari perbandingan hasil tingkat akurasi  metode  yang  digunakan  ,  metode  dengan tingkat  akurasi  terbesar  didapatkan  oleh  Random Forest  dan  tingkat  akurasi  terkecil  adalah  Stochastic Gradient Descent (SGD).

## 4.5. Counfusion Matrix
Untuk nilai Confusion Matrix yang dihasilkan, maka  diperoleh  nilai  true  positive  sebesar  466,  true negative  sebesar  518,  false  positive  sebesar  64,  dan untuk nilai false negative nya sebesar 55.
Gambar 11. Confusion Matrix

## 4.6. Tampilan Interface
Pada  website  ini  akan  terlihat  tampilan  untuk
melakukan  klasifikasi  dari  penyakit  hati.  Pada tampilan  ini  user  akan  menginputkan  data  yang diminta  pada  website  tersebut  sesuai  dengan  gambar 12.  Setelah  mengisis  inputan  selanjutnya  user menekan  button  classificate  yang  tersedia  pada website  sehingga  akan  muncul  hasil  dari  klasifikasi berdasarkan  inputan  yang  telah  dimasukkan  apakah user atau pasien terkena penyakit hati atau tidak.
Gambar 12. Tampilan Website

## 4.7. Hasil dan Analisis
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada penelitian ini sehingga mendapatkan hasil nilai akurasi maupun  secara  confusion  matrix  terbukti  bahwa pengujian  yang  dilakukan  dengan  metode  logistic regression,    K-Nearest  Neighbors  (KNN),  Random Forest,  dan  Stochastic  Gradient  Descent  (SGD) memiliki  nilai  akurasi  sebesar  68%,  82%,  90%  dan 48%. Dari perbandingan hasil tingkat akurasi metode yang  digunakan,  metode  dengan  tingkat  akurasi terbesar  didapatkan  oleh  Random  Forest  dan  tingkat akurasi  terkecil  adalah  Stochastic  Gradient  Descent (SGD).  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  metode Random  Forest dapat melakukan klasifikasi penyakit hati dengan baik.

## 5. KESIMPULAN
penelitian  ini  sehingga  mendapatkan  hasil  nilai akurasi  maupun  secara  confusion  matrix  terbukti bahwa  pengujian  yang  dilakukan  dengan  metode logistic  regression,    K-Nearest  Neighbors  (KNN), Random  Forest,  dan  Stochastic  Gradient  Descent (SGD) memiliki nilai akurasi sebesar 68%, 82%, 90% dan  48%.  Dari  perbandingan  hasil  tingkat  akurasi metode  yang  digunakan,  metode  dengan  tingkat akurasi  terbesar  didapatkan  oleh  Random  Forest  dan tingkat  akurasi  terkecil  adalah  Stochastic  Gradient Descent (SGD)
Didalam penggunaanmetode
harus memperhatikan  setiap  variable  yang  digunakan  guna mengoptimalkan setiap metode yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Nurkholifah,  Jasmarizal,  Y.  Umar,  and Rahmaddeni,  “Analisa  Performa  Algoritma Machine  Learning  Dalam  Prediksi  Penyakit Liver,” J. Indones.  Manaj. Inform. dan Komun. , vol.  4,  no.  1,  pp.  164–172,  2023,  doi: 10.35870/jimik.v4i1.149.
[2]  I.  Setiawati,  A.  P.  Wibowo,  and  A.  Hermawan, “Pendahuluan  Tinjauan  Pustaka  Penelitian
Sebelumnya  Klasifikasi,” J.  Inf.  Syst.  Manag. , vol. 1, no. 1, pp. 13–17, 2019.
[3]  F. L. D. Cahyanti, F. Sarasati, W. Astuti, and E. Firasari,  “Klasifikasi  Data  Mining  Dengan Algoritma  Machine  Larning  Untuk  Prediksi Penyakit Liver,” Technol.  J. Ilm. , vol. 14, no. 2, p. 134, 2023, doi: 10.31602/tji.v14i2.10093.
[4]  D.  Akuntansi,  F.  Ekonomika,  and  U.  Gadjah, “Ekplorasi Pengaruh Levers Of Control terhadap Kinerja  Kreatif  pada  Perusahaan  Startup Indonesia: Studi Kasus pada Perusahaan Startup PT  Bukalapak,”  vol.  11,  no.  4,  pp.  480–503, 2023.
[5]  N.  K.  Dewi,  S.  Y.  Mulyadi,  and  U.  D. Syafitri, “Penerapan  Metode  Random  Forest  Dalam Driver  Analysis,” Forum  Stat.  Dan  Komputasi , vol.  16,  no.  1,  pp.  35–43,  2012,  [Online]. Available: http://journal.ipb.ac.id/index.php/statistika/articl e/view/5443
[6]  D.  I.  Muhammad,  E.  Ermatita,  and  N.  Falih, “Penggunaan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Mengklasifikasi  Citra  Belimbing  Berdasarkan Fitur Warna,” Inform.  J. Ilmu Komput. , vol. 17, no. 1, p. 9, 2021, doi: 10.52958/iftk.v17i1.2132.
[7]  A. Desiani,  “Perbandingan  Implementasi Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Penyakit Hati,” Simkom , vol. 7, no. 2, pp. 104–110, 2022, doi: 10.51717/simkom.v7i2.96.
[8]  A.  Ramadhan,  A.  Huda,  Syerlie  Annisa,  and  I. Efendi, “Perancangan Rule-Based Classification bagi  Guru  Baru  Teknik  Informatika,” SATIN  - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, pp. 142–151, 2022, doi: 10.33372/stn.v8i2.919.
[9]  N. M. Farhan and B. Setiaji, “Indonesian Journal of Computer Science,” Indones. J. Comput. Sci. ,
vol.  12,  no.  2,  pp.  284–301,  2023,  [Online]. Available: http://ijcs.stmikindonesia.ac.id/ijcs/index.php/ijc s/article/view/3135
[10]  L.  A.  Dewi,  “Klasifikasi  Machine  Learning Untuk  Mendeteksi  Penyakit  Jantung  Dengan Algoritma  K-Nn,  Decision  Tree  dan  Random Forest,” Repository.Uinjkt.Ac.Id , 2023, [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123 456789/71124%0Ahttps://repository.uinjkt.ac.id /dspace/bitstream/123456789/71124/1/LIZKY ASKA DEWI-FST.pdf
[11]  S. Royal, “METODE K-NEAREST NEIGHBOR DALAM Lestari,” vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2024.
[12]  S.  Alacsel,  “Forward  Chaining  Methods  in Expert Systems in the Prevention and Treatment of Carp Diseases,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 5, pp. 13–18, 2022, doi: 10.37034/jidt.v5i1.227.
[13]  Hasran, “Klasifikasi Penyakit Jantung
Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” Indones.  J.  Data  Sci. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  6–10,
2020, [Online]. Available: http://bit.ly/datasetcardio.
[14]  M. Erkamim, S. Suswadi, M. Z. Subarkah, and E. Widarti, “Komparasi  Algoritme Random  Forest dan  XGBoosting  dalam  Klasifikasi  Performa UMKM,” J.  Sist. Inf.  Bisnis ,  vol.  13,  no.  2,  pp. 127–134,  2023,  doi:  10.21456/vol13iss2pp127- 134.
[15]  A.  Ramadhan,  B.  Susetyo,  and  Indahwati, “Penerapan  Metode  Klasifikasi  Random  Forest Dalam Mengidentifikasi Faktor Penting Penilaian  Mutu  Pendidikan,” J.  Pendidik.  dan Kebud. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  169–182,  2019,  doi:
10.24832/jpnk.v4i2.1327.